Công nghệ máy học sẽ đe dọa việc làm của dịch giả?
Năng lực của máy học tốt đến mức CEO của một trong các nhà tuyển dụng nhiều dịch giả cảnh báo rằng trong tương lai gần, nhiều dịch giả có thể đối mặt với cảnh mất việc. CEO One Hour Translation, ông Ofer Shoshan, cho biết trong 1-3 năm tới, công cụ dịch máy công nghệ thần kinh (NMT) sẽ xử lý hơn 50% công việc trong thị trường có giá 40 tỉ USD.
Dự báo của ông Shoshan tương phản hoàn toàn với điều mà nhiều người thường nghĩ, rằng ít nhất trong tương lai gần, AI chỉ chủ yếu giúp tăng thêm chứ không cướp mất việc làm của con người. Ông cho hay chất lượng dịch máy cải thiện với nhiều bước nhảy vọt trong những năm gần đây, đến mức nửa triệu người dịch và 21.000 hãng dịch thuật có thể sớm thất nghiệp.
Khám phá cách Wikipedia ứng dụng trí tuệ nhân tạo “Sự tương đồng mà chúng ta có thể dùng làm ví dụ là Kodak và nhiếp ảnh kỹ thuật số. Kodak đã không nhận ra xu hướng mới, và trước đó, máy đánh chữ cùng bộ xử lý văn bản Corona cũng không nhận ra. Cách đây hai năm, công nghệ dịch thuật khá nhất giúp bạn hiểu chung chung nội dung văn bản. Trong hầu hết trường hợp, một dịch giả sẽ nói rằng họ phải dịch lại từ đầu vì họ không hiểu rất nhiều từ ngữ. Song hôm nay với máy kiểu neuron, cùng số lượng tài liệu và chủng loại ngày càng tăng, chúng ta chỉ cần thực hiện một số thay đổi rất nhỏ trên văn bản mà máy dịch để có chất lượng dịch thuật hệt như văn bản do người dịch”, ông Shoshan nói.
Chuyên gia này cho biết trung bình ngày nay, có 10% tài liệu được dịch máy cần điều chỉnh bởi con người để đáp ứng tiêu chuẩn mà khách hàng doanh nghiệp Fortune 500 đòi hỏi. Cách đây hai năm, tỷ lệ văn bản máy dịch cần được hiệu chỉnh là khoảng 80%.
Sự thay đổi trên có được là nhờ việc chuyển sang áp dụng chế độ dịch máy neuron, đôi khi được gọi là học sâu, mà nhiều công cụ dịch máy tiên tiến nhất sử dụng. Trước đây, công tác dịch thuật dựa vào phương pháp gọi là dịch thuật thống kê. Google, Bing và Amazon hiện đều dùng NMT cho công cụ dịch thuật.
Đào tạo máy neuron chuyển ngữ không đòi hỏi gì khác ngoài việc đưa lượng lớn tài liệu thành các thuật toán mạng neuron. Để thích nghi với sự chuyển đổi nhanh chóng này, hãng One Hour Translation phát triển các công cụ và dịch vụ dùng để phân biệt giữa các dịch vụ dịch thuật khác nhau có sẵn, và chọn dịch vụ tốt nhất đối với bất kỳ tác vụ nào.
“Đơn cử, với ngành du lịch lữ hành, một dịch vụ có thể chuyển ngữ tốt từ tiếng Đức sang tiếng Anh, song lại không giỏi tiếng Nhật Bản. Một dịch vụ khác giỏi tiếng Pháp nhưng không hay tiếng Đức. Vì thế chúng tôi xây dựng chỉ số để hỗ trợ ngành công nghiệp và khách hàng. Chúng tôi có thể biết chẳng hạn như ngay lúc này, công cụ nào là tốt nhất để dùng với bất kỳ loại tài liệu hay ngôn ngữ nào”.
Trí tuệ nhân tạo đã thực sự thông minh? Chất lượng đầu ra của công cụ NMT có thể là chỉ báo rõ ràng cho sự khác biệt trong tương lai của dịch giả vài năm tới. Con người sau này sẽ đánh giá đầu ra của mỗi công cụ và tổng hợp chỉ số. Đơn cử, One Hour Translation thực hiện việc này một lần mỗi quý để cho ra tốc độ NMT đang phát triển.
“Bạn cần tìm một người thông minh, có kỹ năng ngôn ngữ tốt, song họ không cần phải là dịch giả chuyên nghiệp, được đào tạo theo kiểu truyền thống vì việc sửa mỗi chỗ một chút dễ hơn nhiều”, ông Shoshan cho hay.
CEO hãng dịch thuật kết luận: “Rõ ràng là nếu máy móc có thể làm việc bạn đang làm, thì bạn gặp vấn đề. Rất nhiều dịch giả và hãng dịch thuật sẽ nói rằng có một số dịch vụ dịch thuật chuyên biệt nhất định cần đòi hỏi khối óc của con người trong tương lai gần, và điều này có thể đúng. Song với phần lớn tác vụ, tôi sẽ ước tính khoảng 80% tài liệu mà khách hàng doanh nghiệp trả tiền để chuyển ngữ trên thị trường hôm nay, có thể được máy dịch trong từ 1-3 năm tới”.
Một trong các lời khuyên cho dịch giả muốn tiếp tục theo nghề ở thời đại công nghệ là chuyên trách các ngôn ngữ ít phổ biến. Dịch vụ NMT cần khối lượng lớn tài liệu để đào tạo thuật toán. Với ngôn ngữ có cơ sở người dùng nhỏ hơn, số lượng tài liệu có sẵn không nhiều, đặc biệt là tài liệu chuyên ngành, chủ đề kỹ thuật hay khoa học.
Một lời khuyên khác là giới dịch giả có thể cố gắng học cách làm việc cùng máy móc. Dù dịch giả không phải gánh phần lớn công việc, họ vẫn có thể được nhờ đánh giá các công nghệ dịch thuật khác nhau, áp dụng công cụ chính xác vào công việc cụ thể.
Theo thanhnien.vn